MiMo V2.6 Flash API

Hvad er MiMo-V2.6-Flash?

MiMo-V2.6-Flash er Xiaomis effektivitetsfokuserede model i MiMo-V2.6-familien. Det er en native multimodal ræsonneringsmodel designet til højfrekvente kald, store arbejdsbelastninger, kodning, automatisering og langstrakte agentopgaver.

Modellen accepterer tekst, billeder, video og lyd som input og producerer tekst som output. Xiaomi beskriver den som en fuld-modalitetsmodel optimeret til virkelige arbejdsgange med et kontekstvindue på 1 million tokens, dybdegående ræsonnering, værktøjsopkald, struktureret output, streaming, websøgning og kontekstcaching.

Open-weight MiMo-V2.6-Flash-RL-checkpointet bruger en sparsom Mixture-of-Experts-arkitektur med 309 milliarder samlede parametre og 15 milliarder aktiverede parametre. Dets modelkort beskriver en kontekstlængde på 1M tokens, en vision-encoder med 681M parametre, audio-encodere og en spekulativ dekoder med fem lag.

Tekniske specifikationer

Den officielle Xiaomi-modelside angiver et kontekstvindue på 1M tokens, op til 128K outputtokens, 100 RPM og 10M TPM.

Hovedfunktioner i MiMo-V2.6-Flash

1. Indbygget fuld-modalitetsforståelse

MiMo-V2.6-Flash er designet til at behandle tekst, billeder, video og lyd i den samme model. Dette gør den velegnet til applikationer, hvor information er fordelt på flere medieformater i stedet for udelukkende at være tekstbaseret.

Typiske anvendelser omfatter multimodal dokumentanalyse, visuel inspektion, videoforståelse, lydinformeret research og arbejdsgange, der kombinerer forskellige typer evidens.

2. 1M-token lang kontekst

Modellen understøtter et kontekstvindue på op til 1 million tokens, hvilket gør den egnet til store repositories, lange dokumenter, udvidede værktøjsspor og agentarbjedsgange på tværs af flere sessioner. Xiaomi positionerer specifikt modellen til langstrakte opgaver og samarbejde mellem flere agenter.

Denne store kontekstkapacitet kan reducere behovet for gentagne sammenfatninger eller opdeling af store mængder information før behandling.

3. Ræsonnering og agentorienterede arbejdsgange

MiMo-V2.6-Flash er bygget til ræsonneringsorienterede og agentiske arbejdsbelastninger. Dens officielle kapabilitetsliste omfatter dybdegående ræsonnering og værktøjsopkald, mens modelkortet beskriver blandet forstærkningslæring på tværs af kodning, generelle agenter, visuelle opgaver og cybersikkerhed.

Dette gør modellen relevant for anvendelser såsom:

• Flertrins forskningsagenter
• Kodningsagenter
• Værktøjsorkestrering
• Arbejdsgange for computerbrug
• Automatiseret analyse
• Langsigtede planlægningsopgaver

4. Værktøjsopkald og struktureret output

Modellen understøtter værktøjsopkald og struktureret output, hvilket gør det muligt for den at deltage i applikationer, hvor modellen skal kalde eksterne funktioner eller returnere information i et forudsigeligt maskinlæsbart format.

Dette er særligt nyttigt for agentsystemer, der forbinder en LLM til søgning, databaser, API'er, forretningsværktøjer eller andre applikationsfunktioner.

5. Multimodale agentkapabiliteter

MiMo-V2.6-Flash kombinerer multimodal forståelse med agentorienteret ræsonnering. I stedet for at behandle billed-, video-, lyd- og tekstprocesser som separate modelopgaver tilbyder den en samlet modelgrænseflade til disse inputs.

Denne arkitektur er nyttig for arbejdsgange såsom gennemgang af et teknisk dokument sammen med diagrammer, analyse af optagede møder, inspektion af videoevidens eller kombination af skærmbilleder med tekstlige instruktioner.

6. Effektivitetsorienteret MiMo-V2.6-design

Flash-varianten er af Xiaomi positioneret som det effektivitetsbalancerede medlem af MiMo-V2.6-familien. Dens sparsomme MoE-design aktiverer en delmængde af parametrene for hvert token i stedet for at bruge hele parameterpuljen på hvert token.

Modellen bruger også en spekulativ dekoder med fem lag, der forudsiger flere efterfølgende tokens for parallel verificering—en arkitektonisk tilgang, der er tiltænkt at forbedre inferens-effektiviteten.

Benchmark-ydelse

Xiaomis publicerede evalueringstabel rapporterer MiMo-V2.6-Flash-resultater på tværs af benchmark for kodning, generelle agenter, cybersikkerhed og visuelle agenter. Disse er udbyderpublicerede benchmarkresultater, så de bør ikke betragtes som uafhængige tredjepartsvurderinger.

For eksempel rapporterer Xiaomi 87.6 på Terminal Bench 2.1, 80.8 på OSWorld-Verified, 73.6 på Toolathlon-Verified og 95.1 på CyberGym.

Benchmarkprofilen antyder, at modellen især er designet omkring agentiske, kodnings-, værktøjsbrugs- og multimodale arbejdsgange frem for udelukkende at være positioneret som en traditionel konversationsmodel.

MiMo-V2.6-Flash vs MiMo-V2.6-Pro

MiMo-V2.6-Flash og MiMo-V2.6-Pro tilhører samme modelfamilie og deler den native multimodale og 1M-kontekstdesign, men de sigter mod forskellige punkter i model-effektivitetsspektret.

Den publicerede arkitektur viser Pro-modellen med 1.02T samlede / 42B aktiverede parametre, sammenlignet med Flash med 309B samlede / 15B aktiverede parametre.

MiMo-V2.6-Flash vs andre modeller

MiMo-V2.6-Flash indtager en særskilt position blandt moderne multimodale ræsonneringsmodeller, fordi den kombinerer fire karakteristika i én model: lang kontekst, native multimodalt input, ræsonnering og agentorienteret værktøjsbrug.

Sammenlignet med en konventionel tekst-only ræsonneringsmodel kan MiMo-V2.6-Flash direkte inkorporere billeder, video og lyd. Sammenlignet med en mindre multimodal model gør dens 1M-token kontekst den mere egnet til store repositories og udvidede agentforløb. Sammenlignet med den større MiMo-V2.6-Pro lægger Flash vægt på en mere effektivitetsorienteret arkitektur.

Repræsentative anvendelsestilfælde

Kodning og software engineering

MiMo-V2.6-Flash kan bruges til kodegenerering, fejlfinding, repository-analyse, softwareplanlægning og agentiske udviklingsarbejdsgange.

Dens publicerede resultater inkluderer DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench og Terminal Bench-evalueringer.

Dokumentanalyse med lang kontekst

Kontekstvinduet på 1M tokens gør modellen velegnet til at analysere store samlinger af dokumenter, tekniske specifikationer, forskningsmaterialer eller lange projekthistorikker uden aggressivt at reducere den tilgængelige kontekst.

Multimodal forskning

Fordi modellen accepterer tekst, billede, video og lyd, kan den kombinere information fra forskellige mediekilder i en enkelt ræsonneringsarbejdsgang.

Agent- og værktøjsautomatisering

Værktøjsopkald, struktureret output, ræsonnering og lang kontekst gør modellen velegnet til agenter, der skal planlægge opgaver, kalde eksterne værktøjer, inspicere resultater og fortsætte ræsonneringen over flere trin.

Arbejdsgange for computerbrug

Det publicerede OSWorld-Verified-resultat på 80.8 og andre agentbenchmarks demonstrerer, at Xiaomi evaluerer modellen på interaktive agentopgaver ud over traditionelle sprogmodelbenchmarks.

Multimodale forretningsarbejdsgange

MiMo-V2.6-Flash kan understøtte arbejdsgange, der involverer rapporter, skærmbilleder, optagelser, præsentationer, dokumenter og anden blandet medieinformation, hvor en enkelt model skal syntetisere flere inputtyper.

Begrænsninger

MiMo-V2.6-Flash er en nyligt udgivet model, så benchmark-dækning og uafhængig tredjepartsevaluering er stadig under udvikling. Xiaomis publicerede benchmarktabel giver betydelig evidens på tværs af agentiske og multimodale opgaver, men disse resultater er udbyderrapporterede og kan ikke erstatte applikationsspecifik testning.

Modellen har også en stor underliggende arkitektur trods sparsom aktivering. Organisationer, der overvejer selvhosting, bør derfor evaluere hardware, kompatibilitet med inferensmotorer, kvantisering, gennemløb og driftskrav i stedet for at antage, at tallet for 15B aktiverede parametre repræsenterer den samlede implementeringsfodaftryk. Det officielle modelkort giver implementeringsvejledning for SGLang og vLLM.

Sådan får du adgang til MiMo-V2.6-Flash-API via CometAPI

Trin 1: Tilmeld dig CometAPI og få din CometAPI API-nøgle

Opret eller få adgang til din CometAPI-konto og åbn API-administrationsområdet. Generér en API-nøgle fra din CometAPI-konto og hav den klar til din applikationskonfiguration.

Trin 2: Vælg MiMo-V2.6-Flash og konfigurer din applikation

Find MiMo-V2.6-Flash i den tilgængelige modelkatalog og bekræft model-ID'et som mimo-v2.6-flash. Indstil MiMo-V2.6-Flash som målmodellen i din CometAPI-integration. Konfigurer forespørgslen i henhold til de multimodale input og agentkapabiliteter, som din applikation kræver.

Trin 3: Send forespørgsler

Indsend tekst eller understøttede multimodale input gennem CometAPI-integrationen og brug det returnerede modelrespons i din applikationsarbejdsgang.

Trin 4: Behandl svaret

Håndter den genererede tekst, det strukturerede output, ræsonneringsresultater eller værktøjsopkaldsinformation i overensstemmelse med din applikations arbejdsgang.